Improved high-quality colon cleansing with 1L NER1006 versus 2L polyethylene glycol + ascorbate or oral sulfate solution
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND & AIMS: Colonoscopy requires bowel cleansing for gut mucosa visualization; high-quality cleansing facilitates lesion detection. NER1006 is a 1L polyethylene glycol (PEG) bowel preparation. This post hoc analysis of two randomized trials investigated cleansing efficacy assessed, as in clinical practice, by site endoscopists. METHODS: Patients received NER1006, 2L PEG + ascorbate (2LPEG), or oral sulfate solution (OSS) as a 2-day evening/morning regimen (N2D) or NER1006 morning-only dosing (N1D). Treatment-blinded site endoscopists assessed cleansing using the Harefield Cleansing Scale (HCS). Analyses were conducted in a modified full analysis set, including (mFAS; n = 1378) or excluding (mFAS2; n = 1319) imputed failures, and in patients with 100% treatment adherence (mFAS100; n = 1047). Overall cleansing success (HCS grade A/B), overall high-quality cleansing (HCS grade A), and high-quality segments (HCS 3-4) per treatment population were analyzed. RESULTS: Overall cleansing success was higher with N2D than 2LPEG (92.7-97.5% vs. 87.9-93.0%), and more patients had overall high-quality cleansing with N2D and N1D than 2LPEG (68.0-72.1% and 64.0-68.4% vs. 50.7-56.0%). Without imputed failures, N2D delivered more overall high-quality cleansing than OSS (74.5-77.3% vs. 67.8-69.8%). More high-quality segments were demonstrated with N2D and N1D versus 2 LPEG (82.5-87.1% and 79.4-84.4% vs. 70.4-76.3%) and with N2D versus OSS (82.7-89.5% vs. 78.1-84.4%). CONCLUSION: When assessed by site endoscopists, NER1006 delivers greater high-quality cleansing than 2LPEG or OSS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».